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Kafka
...,一个开源的消息队列系统。Kafka这东西啊,最早是LinkedIn那边捣鼓出来的,后来觉得挺好,就把它送给了Apache基金会。没想到吧,就这么一送,它现在在大数据圈子里混得那叫一个风生水起,已经成了整个生态里头离不开的重要角色啦! 作为一个开发者,我对Kafka的第一印象是它超级可靠。无论是高吞吐量、低延迟还是容错能力,Kafka都表现得非常出色。大家有没有想过啊,“可靠”这个词到底是怎么来的?为啥说某个东西“靠谱”,我们就觉得它值得信赖呢?今天咱们就来聊聊这个事儿——比如说,你发出去的消息,咋就能保证它不会石沉大海、人间蒸发了呢?这可不是开玩笑的事儿,尤其是在大数据的世界里,丢一个消息可能就意味着丢了一笔订单或者错过了一次重要沟通。所以啊,今天我们就要揭开谜底,跟大家唠唠Kafka是怎么做到让消息“稳如老狗”的! 2. Kafka可靠性背后的秘密武器 Kafka的可靠性主要依赖于以下几个核心概念: 2.1 持久化与日志结构 Kafka将所有数据存储在日志文件中,并通过持久化机制确保数据不会因为服务器宕机而丢失。简单来说,就是把消息写入磁盘而不是内存。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 0); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Producer producer = new KafkaProducer<>(props); producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", "my-key", "my-value")); producer.close(); 这段代码展示了如何发送一条消息到Kafka主题。其中acks="all"参数表示生产者会等待所有副本确认收到消息后才认为发送成功。 2.2 分区与副本机制 Kafka通过分区(Partition)来分摊负载,同时通过副本(Replica)机制来提高可用性和容错性。每个分区可以有多个副本,其中一个为主副本,其余为从副本。 java AdminClient adminClient = AdminClient.create(props); ListTopicsOptions options = new ListTopicsOptions(); options.listInternal(true); Set topics = adminClient.listTopics(options).names().get(); System.out.println("Topics: " + topics); 这段代码用于列出Kafka集群中的所有主题及其副本信息。通过这种方式,你可以检查每个主题的副本分布情况。 3. 生产者端的可靠性保障 作为生产者,我们需要确保发送出去的消息能够安全到达Kafka集群。这涉及到一些关键配置: - acks:控制生产者的确认级别。设置为"all"时,意味着必须等待所有副本确认。 - retries:指定重试次数。如果网络抖动导致消息未送达,Kafka会自动重试。 - linger.ms:控制批量发送的时间间隔。默认值为0毫秒,即立即发送。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 3); props.put("linger.ms", 5); props.put("batch.size", 16384); Producer producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 100; i++) { producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i))); } producer.close(); 在这个例子中,我们设置了retries=3和linger.ms=5,这意味着即使遇到短暂的网络问题,Kafka也会尝试最多三次重试,并且会在5毫秒内累积多条消息一起发送。 4. 消费者端的可靠性保障 消费者端同样需要关注可靠性问题。Kafka 有两种消费模式,一个叫 earliest,一个叫 latest。简单来说,earliest 就是从头开始补作业,把之前没看过的消息全都读一遍;而 latest 则是直接从最新的消息开始看,相当于跳过之前的存档,直接进入直播频道。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("group.id", "test-group"); props.put("enable.auto.commit", "true"); props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic")); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord record : records) { System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); } } 这段代码展示了如何订阅一个主题并持续拉取消息。注意这里启用了自动提交功能,这样就不需要手动管理偏移量了。 5. 总结与反思 通过今天的讨论,我相信大家对Kafka的消息可靠性有了更深的理解。Kafka能从一堆消息队列系统里脱颖而出,靠的就是它在设计的时候就脑补了各种“灾难片”场景,比如数据爆炸、服务器宕机啥的,然后还给配齐了神器,专门对付这些麻烦事儿。 然而,正如任何技术一样,Kafka也不是万能的。在实际应用中,我们还需要结合具体的业务需求来调整配置参数。比如说啊,在那种超级忙、好多请求同时涌过来的场景下,就得调整一下每次处理的任务量,别一下子搞太多,慢慢来可能更稳。但要是你干的事特别讲究速度,晚一秒钟都不行的那种,那就得想办法把发东西的时间间隔调短点,越快越好! 总之,Kafka的强大之处在于它允许我们灵活地调整策略以适应不同的工作负载。希望这篇文章能帮助你在实践中更好地利用Kafka的优势!如果你有任何疑问或想法,欢迎随时交流哦~
2025-04-11 16:10:34
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幽谷听泉
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...f 华为的数字化转型方法论 华为如何实施数字化转型(附PPT) 超详细280页Docker实战文档!开放下载 华为大数据解决方案(PPT) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_45727359/article/details/119745674。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-28 17:16:54
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Hive
...么多小文件堆在一起,系统就会变得特别卡,整体性能直线下降,简直像路上突然挤满了慢吞吞的小汽车,堵得不行!要解决这个问题嘛,咱们可以先把文件用GZIP压缩一下,弄个小“压缩包”,然后再把它丢进Hive里头去。 下面是一段示例代码,展示了如何创建一个支持GZIP格式的外部表: sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS log_db; -- 切换到数据库 USE log_db; -- 创建外部表并指定GZIP格式 CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS logs ( id STRING, timestamp STRING, message STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE -- 注意这里使用TEXTFILE而不是默认的SEQUENCEFILE LOCATION '/path/to/gzipped/files'; 看到这里,你可能会问:“为什么这里要用TEXTFILE而不是SEQUENCEFILE?”这是因为Hive默认不支持直接读取GZIP格式的数据,所以我们需要手动调整存储格式。此外,还需要确保你的Hadoop集群已经启用了GZIP解压功能。 3.2 BZIP2的高阶玩法 接下来轮到BZIP2登场了。相比于GZIP,BZIP2的压缩比更高,但它也有一个明显的缺点:解压速度较慢。因此,BZIP2更适合用于那些访问频率较低的大规模静态数据集。 下面这段代码展示了如何创建一个支持BZIP2格式的分区表: sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS archive_db; -- 切换到数据库 USE archive_db; -- 创建分区表并指定BZIP2格式 CREATE TABLE IF NOT EXISTS archives ( file_name STRING, content STRING ) PARTITIONED BY (year INT, month INT) STORED AS RCFILE -- RCFILE支持BZIP2压缩 TBLPROPERTIES ("orc.compress"="BZIP2"); 需要注意的是,在这种情况下,你需要确保Hive的配置文件中启用了BZIP2支持,并且相关的JAR包已经正确安装。 --- 四、实战经验分享 踩过的坑与学到的东西 在这个过程中,我遇到了不少挫折。比如说吧,有次我正打算把一个GZIP文件塞进Hive里,结果系统直接给我整了个报错,说啥解码器找不着。折腾了半天才发现,哎呀,原来是服务器上那个GZIP工具的老版本太不给劲了,跟最新的Hadoop配不上,闹起了脾气!于是,我赶紧联系运维团队升级了相关依赖,这才顺利解决问题。 还有一个教训是关于文件命名规范的。一开始啊,我老是忘了在压缩完的文件后面加“.gz”或者“.bz2”这种后缀名,搞得 Hive 一脸懵逼,根本分不清文件是啥类型的,直接就报错不认账了。后来我才明白,那些后缀名可不只是个摆设啊,它们其实是给文件贴标签的,告诉你这个文件是啥玩意儿,是图片、音乐,还是什么乱七八糟的东西。 --- 五、总结与展望 总的来说,虽然Hive对GZIP和BZIP2的支持有限,但这并不意味着我们不能利用它们的优势。相反,只要掌握了正确的技巧,我们完全可以在这两者之间找到平衡点,满足不同的业务需求。 最后,我想说的是,作为一名数据工程师,我们不应该被工具的限制束缚住手脚。相反,我们应该敢于尝试新事物,勇于突破常规。毕竟,正是这种探索精神,推动着整个行业不断向前发展! 好了,今天的分享就到这里啦。如果你也有类似的经历或者想法,欢迎随时跟我交流哦~再见啦!
2025-04-19 16:20:43
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翡翠梦境
Hadoop
...adoop分布式文件系统)就像是Hadoop这个大家族里的“顶梁柱”之一,它专门用来管理海量的数据,就像一个超级大的仓库,能把成千上万的数据文件整整齐齐地存放在不同的电脑上,还能保证它们既安全又容易取用。简单来说,就是把一个大文件分成很多小块,然后把这些小块分散存储在不同的服务器上。这么做的好处嘛,简直太明显了!就算哪台机器突然“罢工”了,数据也能稳稳地保住,完全不会丢。而且呢,还能同时对这些数据进行处理,效率杠杠的! 但是,任何技术都有它的局限性。HDFS虽然功能强大,但在实际应用中也可能会遇到各种问题,比如读取速度慢。这可能是由于网络延迟、磁盘I/O瓶颈或者其他因素造成的。那么,具体有哪些原因会导致HDFS读取速度变慢呢?接下来,我们就来一一分析。 二、可能的原因及初步排查 1. 网络延迟过高 想象一下,你正在家里看电影,突然发现画面卡顿了,这是因为你的网络连接出了问题。同样地,在HDFS中,如果网络延迟过高,也会导致读取速度变慢。比如说,假如你的数据节点散落在天南海北的各种数据中心里,那数据跑来跑去就得花更多时间,就像你在城市两端都有家一样,来回折腾肯定比在同一个小区里串门费劲得多。 示例代码: java Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); Path filePath = new Path("/user/hadoop/input/file.txt"); FSDataInputStream in = null; try { in = fs.open(filePath); byte[] buffer = new byte[1024]; int bytesRead = in.read(buffer); while (bytesRead != -1) { bytesRead = in.read(buffer); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (in != null) { try { in.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } 这段代码展示了如何从HDFS中读取文件。如果你发现每次执行这段代码时都需要花费很长时间,那么很可能是网络延迟的问题。 2. 数据本地性不足 还记得小时候玩过的接力赛吗?如果接力棒总是从一个人传到另一个人再传回来,效率肯定不高。这就跟生活中的事儿一样啊,在HDFS里头,要是数据没分配到离客户端最近的那个数据节点上,那不是干等着嘛,多浪费时间呀! 解决方案: 可以通过调整副本策略来改善数据本地性。比如说,默认设置下,HDFS会把文件的备份分散存到集群里的不同机器上。不过呢,如果你想让这个过程变得更高效或者更适合自己的需求,完全可以去调整那个叫dfs.replication的参数! xml dfs.replication 3 3. 磁盘I/O瓶颈 磁盘读写速度是影响HDFS性能的一个重要因素。要是你的服务器用的是那些老掉牙的机械硬盘,那读文件的速度肯定就慢得像乌龟爬了。 实验验证: 为了测试磁盘I/O的影响,可以尝试将一部分数据迁移到SSD上进行对比实验。好啦,想象一下,你手头有一堆日志文件要对付。先把它们丢到普通的老硬盘(HDD)里待着,然后又挪到固态硬盘(SSD)上,看看读取速度变了多少。是不是感觉像在玩拼图游戏,只不过这次是在折腾文件呢? 三、进阶优化技巧 经过前面的分析,我们可以得出结论:要提高HDFS的读取速度,不仅仅需要关注硬件层面的问题,还需要从软件配置上下功夫。以下是一些更高级别的优化建议: 1. 增加带宽 带宽就像是高速公路的车道数量,车道越多,车辆通行就越顺畅。对于HDFS来说,增加带宽意味着可以同时传输更多的数据块。 实际操作: 联系你的网络管理员,询问是否有可能升级现有的网络基础设施,比如更换更快的交换机或者部署新的光纤线路。 2. 调整副本策略 默认情况下,HDFS会将每个文件的三个副本均匀分布在整个集群中。然而,在某些特殊场景下,这种做法并不一定是最优解。比如说,你家APP平时就爱扎堆在那几个服务器节点上干活儿,那就可以把副本都放一块儿,这样它们串门聊天、传文件啥的就方便多了,也不用跑太远浪费时间啦! 配置修改: xml dfs.block.local-path-access.enabled true 3. 使用缓存机制 缓存就像冰箱里的剩饭,拿出来就能直接吃,不用重新加热。HDFS也有类似的机制,叫做“DataNode Cache”。打开这个功能之后啊,那些经常用到的数据就会被暂时存到内存里,这样下次再用的时候就嗖的一下快多了! 启用步骤: bash hadoop dfsadmin -setSpaceQuota 100g /cachedir hadoop dfs -cache /inputfile /cachedir 四、总结与展望 通过今天的讨论,我相信大家都对HDFS读取速度慢的原因有了更深的理解。其实,无论是网络延迟、数据本地性还是磁盘I/O瓶颈,都不是不可克服的障碍。其实吧,只要咱们肯花点心思去琢磨、去试试,肯定能找出个适合自己情况的办法。 最后,我想说的是,作为一名技术人员,我们应该始终保持好奇心和探索精神。不要害怕失败,也不要急于求成,因为每一次挫折都是一次成长的机会。希望这篇文章能给大家带来启发,让我们一起努力,让Hadoop变得更加高效可靠吧! --- 以上就是我对“HDFS读取速度慢”的全部看法和建议。如果你还有其他想法或者遇到类似的问题,请随时留言交流。咱们共同进步,一起探索大数据世界的奥秘!
2025-05-04 16:24:39
103
月影清风
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...Docker统一文件系统(the union file system)的知识,然后回过头来再看Docker的命令,一切变得顺理成章,简单极了。 题外话:就我个人而言,掌握一门技术并合理使用它的最好办法就是深入理解这项技术背后的工作原理。通常情况 下,一项新技术的诞生常常会伴随着媒体的大肆宣传和炒作,这使得用户很难看清技术的本质。更确切地说,新技术总是会发明一些新的术语或者隐喻词来帮助宣 传,这在初期是非常有帮助的,但是这给技术的原理蒙上了一层砂纸,不利于用户在后期掌握技术的真谛。 Git就是一个很好的例子。我之前不能够很好的使用Git,于是我花了一段时间去学习Git的原理,直到这时,我才真正明白了Git的用法。我坚信只有真正理解Git内部原理的人才能够掌握这个工具。 Image Definition 镜像(Image)就是一堆只读层(read-only layer)的统一视角,也许这个定义有些难以理解,下面的这张图能够帮助读者理解镜像的定义。 从左边我们看到了多个只读层,它们重叠在一起。除了最下面一层,其它层都会有一个指针指向下一层。这些层是Docker内部的实现细节,并且能够 在主机(译者注:运行Docker的机器)的文件系统上访问到。统一文件系统(union file system)技术能够将不同的层整合成一个文件系统,为这些层提供了一个统一的视角,这样就隐藏了多层的存在,在用户的角度看来,只存在一个文件系统。 我们可以在图片的右边看到这个视角的形式。 你可以在你的主机文件系统上找到有关这些层的文件。需要注意的是,在一个运行中的容器内部,这些层是不可见的。在我的主机上,我发现它们存在于/var/lib/docker/aufs目录下。 sudo tree -L 1 /var/lib/docker/ /var/lib/docker/├── aufs├── containers├── graph├── init├── linkgraph.db├── repositories-aufs├── tmp├── trust└── volumes7 directories, 2 files Container Definition 容器(container)的定义和镜像(image)几乎一模一样,也是一堆层的统一视角,唯一区别在于容器的最上面那一层是可读可写的。 细心的读者可能会发现,容器的定义并没有提及容器是否在运行,没错,这是故意的。正是这个发现帮助我理解了很多困惑。 要点:容器 = 镜像 + 可读层。并且容器的定义并没有提及是否要运行容器。 接下来,我们将会讨论运行态容器。 Running Container Definition 一个运行态容器(running container)被定义为一个可读写的统一文件系统加上隔离的进程空间和包含其中的进程。下面这张图片展示了一个运行中的容器。 正是文件系统隔离技术使得Docker成为了一个前途无量的技术。一个容器中的进程可能会对文件进行修改、删除、创建,这些改变都将作用于可读写层(read-write layer)。下面这张图展示了这个行为。 我们可以通过运行以下命令来验证我们上面所说的: docker run ubuntu touch happiness.txt 即便是这个ubuntu容器不再运行,我们依旧能够在主机的文件系统上找到这个新文件。 find / -name happiness.txt /var/lib/docker/aufs/diff/860a7b...889/happiness.txt Image Layer Definition 为了将零星的数据整合起来,我们提出了镜像层(image layer)这个概念。下面的这张图描述了一个镜像层,通过图片我们能够发现一个层并不仅仅包含文件系统的改变,它还能包含了其他重要信息。 元数据(metadata)就是关于这个层的额外信息,它不仅能够让Docker获取运行和构建时的信息,还包括父层的层次信息。需要注意,只读层和读写层都包含元数据。 除此之外,每一层都包括了一个指向父层的指针。如果一个层没有这个指针,说明它处于最底层。 Metadata Location: 我发现在我自己的主机上,镜像层(image layer)的元数据被保存在名为”json”的文件中,比如说: /var/lib/docker/graph/e809f156dc985.../json e809f156dc985...就是这层的id 一个容器的元数据好像是被分成了很多文件,但或多或少能够在/var/lib/docker/containers/<id>目录下找到,<id>就是一个可读层的id。这个目录下的文件大多是运行时的数据,比如说网络,日志等等。 全局理解(Tying It All Together) 现在,让我们结合上面提到的实现细节来理解Docker的命令。 docker create <image-id> docker create 命令为指定的镜像(image)添加了一个可读写层,构成了一个新的容器。注意,这个容器并没有运行。 docker start <container-id> Docker start命令为容器文件系统创建了一个进程隔离空间。注意,每一个容器只能够有一个进程隔离空间。 docker run <image-id> 看到这个命令,读者通常会有一个疑问:docker start 和 docker run命令有什么区别。 从图片可以看出,docker run 命令先是利用镜像创建了一个容器,然后运行这个容器。这个命令非常的方便,并且隐藏了两个命令的细节,但从另一方面来看,这容易让用户产生误解。 题外话:继续我们之前有关于Git的话题,我认为docker run命令类似于git pull命令。git pull命令就是git fetch 和 git merge两个命令的组合,同样的,docker run就是docker create和docker start两个命令的组合。 docker ps docker ps 命令会列出所有运行中的容器。这隐藏了非运行态容器的存在,如果想要找出这些容器,我们需要使用下面这个命令。 docker ps –a docker ps –a命令会列出所有的容器,不管是运行的,还是停止的。 docker images docker images命令会列出了所有顶层(top-level)镜像。实际上,在这里我们没有办法区分一个镜像和一个只读层,所以我们提出了top-level 镜像。只有创建容器时使用的镜像或者是直接pull下来的镜像能被称为顶层(top-level)镜像,并且每一个顶层镜像下面都隐藏了多个镜像层。 docker images –a docker images –a命令列出了所有的镜像,也可以说是列出了所有的可读层。如果你想要查看某一个image-id下的所有层,可以使用docker history来查看。 docker stop <container-id> docker stop命令会向运行中的容器发送一个SIGTERM的信号,然后停止所有的进程。 docker kill <container-id> docker kill 命令向所有运行在容器中的进程发送了一个不友好的SIGKILL信号。 docker pause <container-id> docker stop和docker kill命令会发送UNIX的信号给运行中的进程,docker pause命令则不一样,它利用了cgroups的特性将运行中的进程空间暂停。具体的内部原理你可以在这里找到:https://www.kernel.org/doc/Doc ... m.txt,但是这种方式的不足之处在于发送一个SIGTSTP信号对于进程来说不够简单易懂,以至于不能够让所有进程暂停。 docker rm <container-id> docker rm命令会移除构成容器的可读写层。注意,这个命令只能对非运行态容器执行。 docker rmi <image-id> docker rmi 命令会移除构成镜像的一个只读层。你只能够使用docker rmi来移除最顶层(top level layer)(也可以说是镜像),你也可以使用-f参数来强制删除中间的只读层。 docker commit <container-id> docker commit命令将容器的可读写层转换为一个只读层,这样就把一个容器转换成了不可变的镜像。 docker build docker build命令非常有趣,它会反复的执行多个命令。 我们从上图可以看到,build命令根据Dockerfile文件中的FROM指令获取到镜像,然后重复地1)run(create和start)、2)修改、3)commit。在循环中的每一步都会生成一个新的层,因此许多新的层会被创建。 docker exec <running-container-id> docker exec 命令会在运行中的容器执行一个新进程。 docker inspect <container-id> or <image-id> docker inspect命令会提取出容器或者镜像最顶层的元数据。 docker save <image-id> docker save命令会创建一个镜像的压缩文件,这个文件能够在另外一个主机的Docker上使用。和export命令不同,这个命令为每一个层都保存了它们的元数据。这个命令只能对镜像生效。 docker export <container-id> docker export命令创建一个tar文件,并且移除了元数据和不必要的层,将多个层整合成了一个层,只保存了当前统一视角看到的内容(译者注:expoxt后 的容器再import到Docker中,通过docker images –tree命令只能看到一个镜像;而save后的镜像则不同,它能够看到这个镜像的历史镜像)。 docker history <image-id> docker history命令递归地输出指定镜像的历史镜像。 参考: http://www.cnblogs.com/bethal/p/5942369.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/u010098331/article/details/53485539。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-26 15:47:20
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Redis
...布式锁呢?因为在线上系统里,多台机器可能会同时操作同一个资源,比如抢购商品这种场景。如果没有锁机制的话,就可能出现重复下单、库存超卖等问题。分布式锁嘛,简单说就是抢车位的游戏规则——在同一时间里,只能有一个家伙抢到那个“资源位”,别的家伙就只能乖乖排队等着轮到自己啦! 不过说起来容易做起来难啊,尤其是在分布式环境下,网络延迟、机器宕机等问题会带来各种意想不到的情况。嘿,今天咱们就来唠唠,在Redis这个超级工具箱里,怎么才能整出个靠谱的分布式锁! --- 2. Redis为什么适合用来做分布式锁? 嘿,说到Redis,相信很多小伙伴都对它不陌生吧?Redis是一个基于内存的高性能键值存储系统,速度贼快,而且支持多种数据结构,比如字符串、哈希表、列表等等。最重要的是,它提供了原子性的操作指令,比如SETNX(Set if Not Exists),这让我们能够轻松地实现分布式锁! 让我给你们讲个小故事:有一次我尝试用数据库来做分布式锁,结果发现性能特别差劲,查询锁状态的SQL语句每次都要扫描整个表,效率低得让人抓狂。换了Redis之后,简直像开了挂一样,整个系统都丝滑得不行!Redis这玩意儿不光跑得快,还自带一堆黑科技,像什么过期时间、消息订阅啥的,这些功能简直就是搞分布式锁的神器啊! 所以,如果你也在纠结选什么工具来做分布式锁,强烈推荐试试Redis!接下来我会结合实际案例给你们展示具体的操作步骤。 --- 3. 实现分布式锁的基本思路 首先,我们要明确分布式锁需要满足哪些条件: 1. 互斥性 同一时刻只能有一个客户端持有锁。 2. 可靠性 即使某个客户端崩溃了,锁也必须自动释放,避免死锁。 3. 公平性 排队等待的客户端应该按照请求顺序获取锁。 4. 可重入性(可选) 允许同一个客户端多次获取同一个锁。 现在我们就来一步步实现这些功能。 示例代码 1:最基本的分布式锁实现 python import redis import time def acquire_lock(redis_client, lock_key, timeout=10): 尝试加锁,设置过期时间为timeout秒 result = redis_client.set(lock_key, "locked", nx=True, ex=timeout) return bool(result) def release_lock(redis_client, lock_key): 使用Lua脚本来保证解锁的安全性 script = """ if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del", KEYS[1]) else return 0 end """ redis_client.eval(script, keys=[lock_key], args=["locked"]) 这段代码展示了最基础的分布式锁实现方式。我们用set命令设置了两个参数:一个是NX,意思是“只在key不存在的时候才创建”,这样就能避免重复创建;另一个是EX,给这个锁加了个过期时间,相当于设了个倒计时,万一客户端挂了或者出问题了,锁也能自动释放,就不会一直卡在那里变成死锁啦。最后,解锁的时候我们用了Lua脚本,这样可以保证操作的原子性。 --- 4. 如何解决锁的隔离性问题? 诶,说到这里,问题来了——如果两个不同的业务逻辑都需要用到同一个锁怎么办?比如订单系统和积分系统都想操作同一个用户的数据,这时候就需要考虑锁的隔离性了。换句话说,我们需要确保不同业务逻辑之间的锁不会互相干扰。 示例代码 2:基于命名空间的隔离策略 python def acquire_namespace_lock(redis_client, namespace, lock_name, timeout=10): 构造带命名空间的锁名称 lock_key = f"{namespace}:{lock_name}" result = redis_client.set(lock_key, "locked", nx=True, ex=timeout) return bool(result) def release_namespace_lock(redis_client, namespace, lock_name): lock_key = f"{namespace}:{lock_name}" script = """ if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del", KEYS[1]) else return 0 end """ redis_client.eval(script, keys=[lock_key], args=["locked"]) 在这个版本中,我们在锁的名字前面加上了命名空间前缀,比如orders:place_order和points:update_score。这样一来,不同业务逻辑就可以使用独立的锁,避免相互影响。 --- 5. 进阶 如何处理锁竞争与性能优化? 当然啦,现实中的分布式锁并不会总是那么顺利,有时候会出现大量请求同时争抢同一个锁的情况。这时我们可能需要引入队列机制或者批量处理的方式来降低系统的压力。 示例代码 3:使用Redis的List模拟队列 python def enqueue_request(redis_client, queue_key, request_data): redis_client.rpush(queue_key, request_data) def dequeue_request(redis_client, queue_key): return redis_client.lpop(queue_key) def process_queue(redis_client, lock_key, queue_key): while True: 先尝试获取锁 if not acquire_lock(redis_client, lock_key): time.sleep(0.1) 等待一段时间再重试 continue 获取队列中的第一个请求并处理 request = dequeue_request(redis_client, queue_key) if request: handle_request(request) 释放锁 release_lock(redis_client, lock_key) 这段代码展示了如何利用Redis的List结构来管理请求队列。想象一下,好多用户一起抢同一个东西,场面肯定乱哄哄的对吧?这时候,咱们就让他们老老实实排成一队,然后派一个专门的小哥挨个儿去处理他们的请求。这样一来,大家就不会互相“打架”了,事情也能更顺利地办妥。 --- 6. 总结与反思 兄弟们,通过今天的讨论,我相信大家都对如何在Redis中实现分布式锁有了更深刻的理解了吧?虽然Redis本身已经足够强大,但我们仍然需要根据实际需求对其进行适当的扩展和优化。比如刚才提到的命名空间隔离、队列机制等,这些都是非常实用的小技巧。 不过呢,我也希望大家能记住一点——技术永远不是一成不变的。业务越做越大,技术也日新月异的,咱们得不停地充电,学点新鲜玩意儿,试试新招数才行啊!就像今天的分布式锁一样,也许明天就会有更高效、更优雅的解决方案出现。所以,保持好奇心,勇于探索未知领域,这才是程序员最大的乐趣所在! 好了,今天就聊到这里啦,祝大家在编程的路上越走越远!如果有任何疑问或者想法,欢迎随时找我交流哦~
2025-04-22 16:00:29
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寂静森林
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...e()工作表创建之后方法可以 设置列宽 自定义表头 新建单元格 自定义策略实现RowWriteHandler行回调接口,在afterRowDispose()行操作完之后方法可以 设置行高 设置行样式 自定义策略实现CustomerCellHandler单元格回调接口,在afterCellDispose()单元格操作完之后方法可以 根据行号,列宽甚至是单元格的值来设置单元格样式 可以对单元格的值获取和修改 样式通常包括内容格式、批注、背景色、自动换行、平和垂直居中、边框大小和颜色、字体实例(格式,颜色,大小,加粗等)等 自定义策略继承AbstractMergeStrategy单元格合并抽象类,在merge()方法中可以通过CellRangeAddress合并单元格 过于复杂的表格可以使用模板,配合写出write和填充fill一起使用 Mybatis 在mapper方法的@select中也是可以直接书写动态SQL的,但要使用<script></script>包裹,这样就不用在java文件和xml文件切换了,将@select中包裹的代码直接放到浏览器的控制台输出后会自动转义\n,\t,+,"等 动态sql中“<” 和 “>” 号要用转义字符 “<” 和 ”>“ (分号要带) 动态sql中test中表达式通常使用 test=“id != null and id != ‘’”,要注意的是字符串不能直接识别单引号,有两种方法使用id==“1001"或者id==‘1001’.toString(),另外参数如果是boolean,可以直接使用test=”!flag",如果判定集合的话可以使用 test=“list != null and list.size>0” 返回数据类型为Map只能接收一条记录,字段为键名,字段值为值,但通常是用实体类接收,或是使用注解@MapKey来进行每条记录的映射,效果等同于List用Stream流转Map foreach遍历list collection=“list” item=“vo” separator="," open="(" close=")"> {vo.id} foreach遍历map collection=“map” index=“key” item=“value”,{key}获取建,{value}获取值,$亦可 collection=“map.entrySet()” index=“key” item=“value”,同上 collection=“map.keys” item=“key”,{key}为键 不要使用where 1=1,使用动态where拼接,会自动剔除where后多余的and和or 单个参数时无论基本和引用并且未使用在动态SQL可以不加参数注解@Param,但一旦参数大于一个或者参数在动态SQL中使用就必须加@Param 并不是直接把参数加引号,而是变成?的形式交给prepareStatement处理,$直接使用值,当ORDER BY诸如此类不需要加引号的参数时,使用$代替,但为避免sql注入,该参数不能交由用户控制 Plus 官方API https://baomidou.com/guide/ @TableName 表名 @TableField(strategy = FieldStrategy.IGNORED) 更新不会忽略NULL值 @TableField(exist = false)表明该字段非数据字段,否则新增更新会报错 MybatisPlus对于单表的操作还是非常优秀的,在对单表进行新增或者更新的时候经常使用,但对于单表的查询业务上很少出现仅仅查询一张表的情况,但也会有,如果条件不大于3个还是可以使用的,多了倒没有直接写SQL来的方便了 MybatisPlus的批量插入也是通过for循环插入的,还是建议使用Mybatis的动态foreach进行批量插入 MybatisPlus的分页器会对方法中的参数判断,如果存在分页对象就先查询总数看是否大于0,然后拼接当前的数据库limit语句,所以如果我们分页对象为null,就可以实现不分页查询 Object paramObj = boundSql.getParameterObject();IPage page = null;if (paramObj instanceof IPage) { ……public static String getOriginalCountSql(String originalSql) {return String.format("SELECT COUNT(1) FROM ( %s ) TOTAL", originalSql);} ……originalSql = DialectFactory.buildPaginationSql(page, buildSql, dbType, this.dialectClazz); ……public String buildPaginationSql(String originalSql, long offset, long limit) {StringBuilder sql = new StringBuilder(originalSql);sql.append(" LIMIT ").append(offset).append(",").append(limit);return sql.toString();} IDEA 插件 Lombok : 快速生成getter、setter等 Alibaba Java Coding Guidelines :阿里规约扫描 Rainbow Brackets :彩色括号 HighlightBracketPair :高亮提示 MyBatisX :mabatisPlus提供的xml和mapper转换的插件,小鸟图标 CamelCase :大小写、驼峰、下划线、中划线转换插件 使用shift+Alt+u进行转换(很方便) 可以在Editor中设置CamelCase的转换,一般只保留下划线和驼峰两种 String Manipulation :字符串工具(未使用) RestfulToolkit http :Restful请求工具 打开idea,在右侧边栏会有一个标签(RestServices),打开可以看到里面是url路径 ctrl+\或者ctrl+alt+n会检索路径 Ctrl + Enter格式化json 没有记忆功能,也不能加token,只是查找请求路径使用 easycode :代码生成工具(个人觉得很好用,常用于生成实体类) 支持自定义模板 支持添加自定义列,不影响数据库 支持多表同时生成 支持自定义类型映射 支持配置导入导出 支持动态调试 支持自定义属性 Power Mode 11 :打字特效(纯属装逼) Nyan Progress Bar :漂亮的进度条(纯属装逼) Other Vo:数据持久化模型 Query:数据查询模型 Dto:数据传输模型 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_40910781/article/details/111416185。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-26 23:30:52
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...,然而这些解决问题的方法要么很麻烦,比如改配置,要么不稳定,比如文件上G以后,上传要么死掉,要么卡住,通过设置web.config并不能很好的解决这些问题。 这是一个Html5统治浏览器的时代,在这个新的时代,这种问题已被简化并解决,我们可以利用Html5分片上传的技术,那么Plupload则是一个对此技术进行封装的前端脚本库,这个库的好处是可以自动检测浏览器是否支持html5技术,不支持再检测是否支持flash技术,甚至是sliverlight技术,如果支持,就使用检测到的技术。 那么这个库到哪里下载,怎么搭建呢,比较懒的童鞋还是用Install-Package Plupload搞定吧,一个命令搞定所有事 Plupload支持的功能这里就不细说了,什么批量上传,这里我没有用到,主要是感觉它支持的事件非常丰富,文件选取后的事件,文件上传中的事件(可获得文件的上传进度),文件上传成功的事件,文件上传失败的事件,等等 我的例子主要是上传一个单个文件,并显示上传的进度条(使用jQuery的一个进度条插件) 下面的例子主要是为文件上传交给 UploadCoursePackage.ashx 来处理 /ProgressBar/ var progressBar = $("loading").progressbar({ width: '500px', color: 'B3240E', border: '1px solid 000000' }); /Plupload/ //实例化一个plupload上传对象 var uploader = new plupload.Uploader({ browse_button: 'browse', //触发文件选择对话框的按钮,为那个元素id runtimes: 'html5,flash,silverlight,html4',//兼容的上传方式 url: "Handlers/UploadCoursePackage.ashx", //后端交互处理地址 max_retries: 3, //允许重试次数 chunk_size: '10mb', //分块大小 rename: true, //重命名 dragdrop: false, //允许拖拽文件进行上传 unique_names: true, //文件名称唯一性 filters: { //过滤器 max_file_size: '999999999mb', //文件最大尺寸 mime_types: [ //允许上传的文件类型 { title: "Zip", extensions: "zip" }, { title: "PE", extensions: "pe" } ] }, //自定义参数 (键值对形式) 此处可以定义参数 multipart_params: { type: "misoft" }, // FLASH的配置 flash_swf_url: "../Scripts/plupload/Moxie.swf", // Silverligh的配置 silverlight_xap_url: "../Scripts/plupload/Moxie.xap", multi_selection: false //true:ctrl多文件上传, false 单文件上传 }); //在实例对象上调用init()方法进行初始化 uploader.init(); uploader.bind('FilesAdded', function (uploader, files) { $("<%=fileSource.ClientID %>").val(files[0].name); $.ajax( { type: 'post', url: 'HardDiskSpace.aspx/GetHardDiskFreeSpace', data: {}, dataType: 'json', contentType: 'application/json;charset=utf-8', success: function (result) { //选择文件以后检测服务器剩余磁盘空间是否够用 if (files.length > 0) { if (parseInt(files[0].size) > parseInt(result.d)) { $('error-msg').text("文件容量大于剩余磁盘空间,请联系管理员!"); } else { $('error-msg').text(""); } } }, error: function (xhr, err, obj) { $('error-msg').text("检测服务器剩余磁盘空间失败"); } }); }); uploader.bind('UploadProgress', function (uploader, file) { var percent = file.percent; progressBar.progress(percent); }); uploader.bind('FileUploaded', function (up, file, callBack) { var data = $.parseJSON(callBack.response); if (data.statusCode === "1") { $("<%=hfPackagePath.ClientID %>").val(data.filePath); var id = $("<%=hfCourseID.ClientID %>").val(); __doPostBack("save", id); } else { hideLoading(); $('error-msg').text(data.message); } }); uploader.bind('Error', function (up, err) { alert("文件上传失败,错误信息: " + err.message); }); /Plupload/ 后台 UploadCoursePackage.ashx 的代码也重要,主要是文件分片跟不分片的处理方式不一样 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.IO; namespace WebUI.Handlers { /// <summary> /// UploadCoursePackage 的摘要说明 /// </summary> public class UploadCoursePackage : IHttpHandler { public void ProcessRequest(HttpContext context) { context.Response.ContentType = "text/plain"; int statuscode = 1; string message = string.Empty; string filepath = string.Empty; if (context.Request.Files.Count > 0) { try { string resourceDirectoryName = System.Configuration.ConfigurationManager.AppSettings["resourceDirectory"]; string path = context.Server.MapPath("~/" + resourceDirectoryName); if (!Directory.Exists(path)) Directory.CreateDirectory(path); int chunk = context.Request.Params["chunk"] != null ? int.Parse(context.Request.Params["chunk"]) : 0; //获取当前的块ID,如果不是分块上传的。chunk则为0 string fileName = context.Request.Params["name"]; //这里写的比较潦草。判断文件名是否为空。 string type = context.Request.Params["type"]; //在前面JS中不是定义了自定义参数multipart_params的值么。其中有个值是type:"misoft",此处就可以获取到这个值了。获取到的type="misoft"; string ext = Path.GetExtension(fileName); //fileName = string.Format("{0}{1}", Guid.NewGuid().ToString(), ext); filepath = resourceDirectoryName + "/" + fileName; fileName = Path.Combine(path, fileName); //对文件流进行存储 需要注意的是 files目录必须存在(此处可以做个判断) 根据上面的chunk来判断是块上传还是普通上传 上传方式不一样 ,导致的保存方式也会不一样 FileStream fs = new FileStream(fileName, chunk == 0 ? FileMode.OpenOrCreate : FileMode.Append); //write our input stream to a buffer Byte[] buffer = null; if (context.Request.ContentType == "application/octet-stream" && context.Request.ContentLength > 0) { buffer = new Byte[context.Request.InputStream.Length]; context.Request.InputStream.Read(buffer, 0, buffer.Length); } else if (context.Request.ContentType.Contains("multipart/form-data") && context.Request.Files.Count > 0 && context.Request.Files[0].ContentLength > 0) { buffer = new Byte[context.Request.Files[0].InputStream.Length]; context.Request.Files[0].InputStream.Read(buffer, 0, buffer.Length); } //write the buffer to a file. if (buffer != null) fs.Write(buffer, 0, buffer.Length); fs.Close(); statuscode = 1; message = "上传成功"; } catch (Exception ex) { statuscode = -1001; message = "保存时发生错误,请确保文件有效且格式正确"; Util.LogHelper logger = new Util.LogHelper(); string path = context.Server.MapPath("~/Logs"); logger.WriteLog(ex.Message, path); } } else { statuscode = -404; message = "上传失败,未接收到资源文件"; } string msg = "{\"statusCode\":\"" + statuscode + "\",\"message\":\"" + message + "\",\"filePath\":\"" + filepath + "\"}"; context.Response.Write(msg); } public bool IsReusable { get { return false; } } } } 再附送一个检测服务器端硬盘剩余空间的功能吧 using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Script.Services; using System.Web.Services; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; namespace WebUI { public partial class CheckHardDiskFreeSpace : System.Web.UI.Page { protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { } /// <summary> /// 获取磁盘剩余容量 /// </summary> /// <returns></returns> [WebMethod] public static string GetHardDiskFreeSpace() { const string strHardDiskName = @"F:\"; var freeSpace = string.Empty; var drives = DriveInfo.GetDrives(); var myDrive = (from drive in drives where drive.Name == strHardDiskName select drive).FirstOrDefault(); if (myDrive != null) { freeSpace = myDrive.TotalFreeSpace+""; } return freeSpace; } } } 效果展示: 详细配置信息可以参考这篇文章:http://blog.ncmem.com/wordpress/2019/08/12/plupload%e4%b8%8a%e4%bc%a0%e6%95%b4%e4%b8%aa%e6%96%87%e4%bb%b6%e5%a4%b9-2/ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_45525177/article/details/100654639。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-19 09:43:46
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...egularized方法没有很好的实现,所以用sklearn中linear_model模块来进行建模 from sklearn.preprocessing import StandardScaler sklearn进行线性回归前必须要进行标准化from sklearn.linear_model import LassoCV Lasso的交叉验证方法con_xcols = ['Age', 'Income', 'dist_home_val', 'dist_avg_income']scaler = StandardScaler()X = scaler.fit_transform(raw_1[con_xcols])y = raw_1['avg_exp_ln']lasso_alphas = np.logspace(-3, 0, 100, base = 10)lcv = LassoCV(alphas = lasso_alphas, cv = 10)lcv.fit(X, y)print('best alpha %.4f' % lcv.alpha_)print('the r-square %.4f' % lcv.score(X, y)) 接下来画出不同alpha下的岭迹图,来看alpha值对系数的影响 from sklearn.linear_model import Lassocoefs = []lasso = Lasso()for i in lasso_alphas:lasso.set_params(alpha = i)lasso.fit(X, y)coefs.append(lasso.coef_)ax = plt.gca()ax.plot(lasso_alphas, coefs)ax.set_xscale('log')ax.set_xlabel('$\\alpha$')ax.set_ylabel('coefs value') 从图中可以看到随着alpha的增大,系数不断在减小,有些系数会优先收缩为0,再继续增大时所欲系数都会为0,通过该特性从而达到变量筛选的目的。将LassoCV得到的系数打印出来,可以看到用户月均信用卡支出和当地小区均价、当地人均收入成正比,当地人均收入水平的影响更大。 以上就是线形回归在应用时的注意事项。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/baidu_26137595/article/details/123766191。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-23 15:52:56
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... 1绪论 1 1.1系统开发背景 1 1,2研究现状 1 1.3研究主要内容 3 2相关技术 5 2.1 SSM的技术原理 5 2.1.1 SSM语言及其特点 5 2.1.2 Java及Java Servlets概述 6 2.1.3 JavaBean简介 6 2.2 服务器配置 7 2.2.1 Tomcat安装及配置 8 2.2.2 数据库配置 8 3系统分析 11 3.1 可行性分析 11 3.1.1 技术可行性 11 3.1.2 操作可行性 11 3.1.3 经济可行性 11 3.1.4 法律可行性 11 3.2 腕表交易系统功能需求分析 11 3.3 数据库需求分析 12 4系统设计 13 4.1 系统功能模块设计 13 4.2系统流程设计 13 4.2.1 系统开发流程 13 4.2.2 用户登录流程 14 4.2.3 系统操作流程 15 4.2.4 添加信息流程 15 4.2.5 修改信息流程 16 4.2.6 删除信息流程 16 4.3系统用例分析 17 4.3.1 管理员用例图 17 4.3.2 用户用例图 18 4.4 数据库设计 19 4.4.1 tb_Ware(商品信息表) 19 4.4.2 tb_manager(管理员信息表) 19 4.4.3 tb_sub(订单生成表) 19 4.4.4 tb_Link(超级链接表) 20 4.4.5 tb_Affiche(公告信息表) 20 4.3 用SSM连接数据库 20 5系统实现 22 5.1 前台部分 22 5.1.1 前台总体框架 22 5.1.2 商城首页 22 5.1.3 产品详情页 23 5.1.4 评价 23 5.2 后台部分 24 5.2.1 后台主页 24 5.2.2 后台评价管理 25 5.2.3 商品管理 25 5.2.4 商品修改 26 5.2.5 分类管理 26 5.2.6 订单管理 27 5.2.7 腕表购物车管理 27 6系统测试 28 6.1系统测试的意义 28 6.2性能测试 29 6.3测试分析 29 总 结 30 致 谢 31 参考文献 31 3系统分析 3.1 可行性分析 腕表交易系统主要目标是实现网上展示腕表交易系统信息,购买腕表产品。在确定了目标后,我们从以下四方面对能否实现本系统目标进行可行性分析。 3.1.1 技术可行性 腕表交易系统主要采用Java技术,基于B/S结构,MYSQL数据库,主要包括前端应用程序的开发以及后台数据库的建立和维护两个方面。对于应用程序的开发要求具备功能要完备、使用应简单等特点,而对于数据库的建立和维护则要求建立一个数据完整性强、数据安全性好、数据稳定性高的库。腕表交易系统的开发技术具有很高可行性,且开发人员掌握了一定的开发技术,所以系统的开发具有可行性。 3.1.2 操作可行性 腕表交易系统的登录界面简单易于操作,采用常见的界面窗口来登录界面,通过电脑进行访问操作,会员只要平时使用过电脑都能进行访问操作。此系统的开发采用PHP语言开发,基于B/S结构,这些开发环境使系统更加完善。本系统具有易操作、易管理、交互性好的特点,在操作上是非常简单的。因此本系统可以进行开发。 3.1.3 经济可行性 腕表交易系统是基于B/S模式,采用MYSQL数据库储存数据,所要求的硬件和软件环境,市场上都很容易购买,程序开发主要是管理系统的开发和维护。所以程序在开发人力、财力上要求不高,而且此系统不是很复杂,开发周期短,在经济方面具有较高的可行性。 3.1.4 法律可行性 此腕表交易系统是自己设计的管理系统,具有很大的实际意义。开发环境软件和使用的数据库都是开源代码,因此对这个系统进行开发与普通的系统软件设计存在很大不同,没有侵权等问题,在法律上完全具有可行性。 综上所述,腕表交易系统在技术、经济、操作和法律上都具有很高的可行性,开发此程序是很必要的。 3.2 腕表交易系统功能需求分析 此基于SSM的腕表交易系统分前台功能和后台功能: 1)前台部分由用户使用,主要包括用户注册,腕表购物车管理,订单管理,个人资料管理,留言板管理 2)后台部分由管理员使用,主要包括管理员身份验证,商品管理,处理订单,用户信息管理,连接信息管理 3.3 数据库需求分析 数据库的设计通常是以一个已经存在的数据库管理系统为基础的,常用的数据库管理系统有MYSQL,SQL,Oracle等。我采用了Mysql数据库管理系统,建立的数据库名为db_business。 整个系统功能需要以下数据项: 用户:用户id、用户名称、登录密码、用户真实姓名、性别、邮箱地址、联系地址、联系电话、密码问题、答案、注册时间。 留言:主题id、作者姓名、Email、主题名称、留言内容、发布时间。 商品:商品id、名称、价格、图片路径、类型、简要介绍、存储地址、上传人姓名、发布时间、是否推荐。 订单:订单号、用户名、真实姓名、订购日期、Email、地址、邮编、付款方式、联系方式、运送方式、订单核对、其他。 管理员:管理员id、管理员名称、管理员密码。 公告:公告内容、公告时间。 4系统设计 4.1 系统功能模块设计 功能结构图如下: 图9 功能模块设计图 从图中可以看出,网上腕表交易系统可以分为前台和后台两个部分,前台部分由用户使用,主要包括用户注册,生成订单,腕表购物车管理,查看腕表购物车,查看留言,订购产品,订单查询和发布留言7个模块;本文转载自http://www.biyezuopin.vip/onews.asp?id=11975后台部分由管理员使用,主要包括管理员身份验证,商品管理,处理订单,用户信息管理,连接信息管理5个模块。 <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"><html><head><base href="<%=basePath%>"/><title>腕表商城</title><meta http-equiv="pragma" content="no-cache"><meta http-equiv="cache-control" content="no-cache"><meta http-equiv="expires" content="0"> <meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword2,keyword3"><meta http-equiv="description" content="This is my page"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"><!-- Favicon --><link rel="shortcut icon" type="image/x-icon" href="img/favicon.png"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/font-awesome.min.css" /><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/bootstrap.css" /><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/style.css"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/magnific-popup.css"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/owl.carousel.css"><script type="text/javascript">function getprofenlei(){ var html = ""; 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})html+='</div>'; } })}) $("nArrivals").html(html); } }); 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/newlw/article/details/127608579。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-21 18:24:50
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...布局通过定义二维网格系统,轻松实现复杂且灵活的布局需求;而Flexbox则专注于一维空间内的对齐和方向调整,尤其适用于导航栏、侧边栏等组件的布局。这两种现代布局方式不仅在兼容性上有所提升,而且大大简化了以往使用浮动、定位或表格布局时繁琐的计算过程。 同时,针对物理像素精确绘制的需求,CSS单位如“vw”、“vh”以及“calc()”函数的应用也日趋广泛。这些单位基于视口宽度和高度百分比,能更好地配合各种屏幕密度进行布局,并解决了1px边框在高DPR设备上的显示问题。 此外,最新的浏览器已经开始支持CSS环境变量(CSS Variables),这使得跨组件甚至跨页面的样式统一管理变得更加容易,进一步提升了移动端页面自适应设计的效率和灵活性。 综上所述,在移动端页面自适应方案的探索道路上,从早期的rem布局到如今CSS Grid、Flexbox等现代布局技术的广泛应用,开发者们正不断追求更高效、更便捷、更具前瞻性的解决方案,以应对日新月异的移动互联网时代挑战。而对于那些仍在使用或想要了解rem布局方案的开发者而言,适时关注并学习这些新的布局技术和策略,无疑将有助于其在未来的项目中打造出更为优质且适应力更强的移动端用户体验。
2023-03-23 12:01:53
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...构、计网、计组、操作系统等(不用复习的特别深入),有的学校有笔试,大多数在面试时会问到一些基础知识(如果老师问到的基础知识都答上来,老师对你的印象肯定会特别好!)。 信息搜集:各学校/学院官网(研招网);学长学姐;保研论坛,微信公众号(后保研、保研人、保研论坛等);QQ群等。同时也要多与同学交流,互相交换信息。 搜集你想去并且基本能去的学校的要求和特点(南京大学夏令营对机考特别看重,难度也比较大,可以在大三就多刷题好好准备),进行一定的准备,可以在网上搜索相关的经验贴。 个人定位:了解你们学校学长学姐的保研去处,最好多跟本校已经保研的学长学姐交流,根据他们的经历以及自己的实力和研究生规划来对自己进行定位。 方向和选择: 人工智能?CV? NLP? 数据库?分布式系统?其他? 硕士?直博? 小老师?大牛老师? 以上这些选择因人而异,最好自己多了解、多与老师学长学姐交流,根据自己的兴趣、目前的发展以及自己未来的规划进行抉择。 夏令营(4-7月):从四月份开始就有的学校开始了夏令营申请,5-6月是夏令营申请的集中时间;参加夏令营基本都在6-7月份。夏令营的好处:老师名额多;时间比较充裕,可以较好的了解学校以及方向等;大多学校夏令营安排住宿。参加夏令营最重要的是专业排名(这是大多数学校初筛的最重要的依据,科研经历/比赛等都是次要的。当然顶会和ACM大牛除外)。 预推免(7-9月):有的学校夏令营开始后马上就开始预推免的报名与进行(例如哈工大从7月份开始到9月份有四批预推免的面试);大多数学校集中在9月中旬。如果夏令营已经有offer了可以在预推免时冲击更好的offer;如果夏令营没有拿到offer,建议此时以稳重为好。 九推:9月28号在推免系统正式填报推免志愿,录取。 个人简历:建议在寒假期间就把自己大学的经历都整理一遍,写好简历的初始版本;然后再找老师、学长学姐帮忙完善。 个人陈述:包括自己的情况介绍、科研经历、研究生期间的规划等,1000-1500字。网上有模板可以借鉴。 老师推荐信:基本都是自己写好找老师签字,如果老师能帮你手写的话,那太好不过了。 联系老师邮件:建议提前写好一个大概的模板,注意格式、内容以及邮件的标题等(例如XX大学-XXX-保研申请)。建议夏令营前或者初审过了及时联系自己喜欢的老师。 以上只是对各方面的简单介绍,每个方面详细的注意点网上好多资料,多多搜集就好。 PS:以上个人简历/个人陈述/老师推荐信模板如果有需要的私信我分享给你! 建议把以上材料都提前收集整理好,保研结束后发现我的材料文件夹3个多G...... 一年多来整理的保研资料 四、上科大信息学院夏令营(7.3-7.6) 本来没有打算报名上科大,一个同学把上科大宣传单给了我一份,看后感觉上科大实力比较强(虽然不是982/211)就报名了。 校园环境 上科大3号报到,4号-6号有开营活动、参观、自己联系老师面试(后来才知道即使拿到优营九月份也要再来面试,也就是说上科大夏令营拿到优营只是免去了九月预推免面试的初审,但是如果你足够优秀,老师比较中意,九月份就是来走一下过场。) 我参加了三个老师的面试。YY老师只是简单问了几个问题,有点水;HXM老师有一轮笔试(考的概率论比较多,编译原理、操作系统、计网也有涉及)+面试;YJY老师的一轮面试是课题组的学长学姐面的(自我介绍+项目),二轮面试和老师聊。 上科大给我的感觉就是学校小而精;老师比较好(比如YJY/GSH/TKW)、科研氛围浓厚、硬件设施完善(双人宿舍,独立卫浴,中央空调;学校地下全是停车场,下雨不用打伞可以直接走地下),但是由于建立才几年的时间,知名度不高。 学生宿舍 五、北理计算机夏令营(7.8-7.10) 北理今年入营的基本都是985和顶尖211,夏令营去了基本都能拿到优营!入营290+,夏令营参营240+,优营220+。 在北理主楼俯瞰 8号报到,领取宿舍钥匙、校园卡(北理夏令营包括食宿,每人发了一张100元的校园卡,可以在食堂、超市消费)。北理校园比较小、路比较窄;研究生宿舍三栋高层,有电梯,四人间,宿舍空间小、比较挤,大多数宿舍有空调(据说是宿舍的同学自己买或者租的),每一层有一个公共洗澡间。 9号上午宣讲,下午机试。机试两道题目难度不大,老师手动输入三个样例给分(4+3+3,每道题目满分10分)。下午机试结束我找到提前联系的LX老师聊了一个小时,老师人很nice,专心学术(据说她的研究生大都有一篇顶会论文)。 10号上午自己找老师面试。我又参加了院长实验室的面试,比较简单。下午正式面试,分了十多个组一起面试,总共四个小时。面试包括英文自我介绍、项目、研究生规划、是否打算读博、基础知识等,每人大概5-7分钟。面试结束就可以离校了。 六、北航计算机夏令营(7.11-7.14) 北航是不包含食宿的,所以入营人数较多,有600+。北航7.11上午报到+宣讲,下午机试分两组。北航机试类似CSP,可以多次提交,以最后一次为准,但是提交后不能实时出成绩。机试两个小时,包括两道题目,第一道题目比较简单,第二道题目稍微难一些,我第二道题目没有写完但是也过了机试,第二道题目即使没有写完也要能写多少写多少,把代码的思路写出来(有可能会人工判)。北航机试可以用CSP成绩代替,基本250分及以上就没问题,每年具体的情况不一样。11号晚上出机试通过名单(大概500+进340+)。 12号分组面试,每人20分钟,从上午八点一直面试到下午三点。面试包括抽取一道政治题谈看法、抽取一段英文读并翻译、基础知识(数学知识+计算机知识)、项目。政治题和英文翻译感觉大家都差不多(除非你英语特别差),主要的是基础知识面试,北航比较爱问数学问题线代、概率论、离散、高数;如果你的项目比较好的话,老师会着重问你的项目。问到我的问题有梯度、可微和可导、大数定理+中心极限定理等。12号晚上出优营名单,大概340+进180。北航是根据夏令营面试排名来定学硕和专硕的,大概有40个学硕的名额,其他都是专硕,不过北航学硕和专硕培养方式没有区别。 这是在我前面面试同学被问到的部分问题 13号领导师意向表,找导师签字,如果没有找到暑假期间或者九月份也可以再联系老师。 14号校医院体检,夏令营结束。 七、计算所(7.13-7.16) 计算所入营还是比较有难度的,但是即使没入营也可以自己联系老师,如果老师同意可以来参加面试,只是夏令营包括食宿,没入营的不包括食宿。计算所是分实验室面试的,可以参加多个实验室的面试,我参加了网数和智信的笔试+机试+面试。 智信12号笔试,14号机试+面试。笔试包括英文论文理解翻译、概率论题、计算机基础知识题目(操作系统,计网等)、CV题目(智信主要是做CV)。机试五道题目,一个小时,题目代码已经写好了,只需你补全,类似LeetCode,在学长的电脑上完成,有C++和Python可选,两种编程语言题目不同。C++用的是VS2017,会由人给你记每道题目完成的时间,会让你演示调试,结束后打包发送到一个邮箱里。 网数只有机试和面试,13号上午机试,15号面试。机试一个小时七道题目,在自己电脑上写然后拷到老师的优盘上。考察了包括链表、二叉树、图等,偏向于工程,据说今年的题目是计算所一个工程博士出的。机试70人,进入面试60人。面试每人15分钟,包括自我介绍,专业知识,是否读博,项目等。 计算所环境 八、一些建议和感想 一些建议: 提前准备,给自己定位,有针对性的准备,多在网上找经验贴;多和本校保研的学长学姐交流,多和同学交流,多搜集信息; 4月份前把简历、推荐信、个人陈述等写好,再不断修改完善; 最好能提前联系一个老师,以免拿到优营而没有找到好老师; 准备好专业知识,线代、概率论、数据结构、计网、计组、操作系统等; 如果编程能力不是特别强,最好大三开始就刷题,LeetCode的中档题难度基本就够用了; 一些体会与感想: 机会是留给有准备的人的,越努力越幸运! 做最坏的打算,做最好的准备。 保研是一场马拉松,坚持到底就是胜利。 遵道而行,但到半途需努力;会心不远,欲登绝顶莫辞劳。 也送给自己一句话:流年笑掷,未来可期! 以上仅代表个人观点与感想,如果对你有帮助记得点赞哦~如有问题,可以关注我的公主号【驭风者小窝】,我会尽我最大的努力帮助你! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_28983299/article/details/118319985。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-02 23:03:36
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...转换技术来验证和分析系统,对这方面技术感兴趣的人是可以在这里参考一些研究的项目及相关的一些主题信息 http://www.cc.gatech.edu/aristotle/ Aristole研究组织,研究软件系统分析、测试和维护等方面的技术,在测试方面的研究包括了回归测试、测试套最小化、面向对象软件测试等内容,该网站有丰富的论文资源可供下载 http://www.computer.org/ IEEE是世界上最悠久,也是在最大的计算机社会团体,它的电子图书馆拥有众多计算机方面的论文资料,是研究计算机方面的一个重要资源参考来源 http://www.cs.colostate.edu/testing/ 可靠性研究网站,有一些可靠性方面的论文资料 http://www.cs.york.ac.uk/testsig/ 约克大学的测试专业兴趣研究组网页,有比较丰富的资料下载,内容涵盖了测试的多个方面,包括测试自动化、测试数据生成、面向对象软件测试、验证确认过程等 http://www.csr.ncl.ac.uk/index.html 学校里面的一个软件可靠性研究中心,提供有关软件可靠性研究方面的一些信息和资料,对这方面感兴趣的人可以参考 http://www.dcs.shef.ac.uk/research/groups/vt/ 学校里的一个验证和测试研究机构,有一些相关项目和论文可供参考 http://www.esi.es/en/main/ ESI(欧洲软件组织),提供包括CMM评估方面的各种服务 http://www.europeindia.org/cd02/index.htm 一个可靠性研究网站,有可靠性方面的一些资料提供参考 http://www.fortest.org.uk/ 一个测试研究网站,研究包括了静态测试技术(如模型检查、理论证明)和动态测试(如测试自动化、特定缺陷的检查、测试有效性分析等) http://www.grove.co.uk/ 一个有关软件测试和咨询机构的网站,有一些测试方面的课程和资料供下载 http://www.hq.nasa.gov/office/codeq/relpract/prcls-23.htm NASA可靠性设计实践资料 http://www.io.com/~wazmo/ Bret Pettichord的主页,他的一个热点测试页面连接非常有价值,从中可以获得相当大的测试资料,很有价值 http://www.iso.ch/iso/en/ISOOnline.frontpage 国际标准化组织,提供包括ISO标准系统方面的各类参考资料 http://www.isse.gmu.edu/faculty/ofut/classes/ 821-ootest/papers.html 提供面向对象和基于构架的测试方面著作下载,对这方面感兴趣的读者可以参考该网站,肯定有价值 http://www.ivv.nasa.gov/ NASA设立的独立验证和确认机构,该机构提出了软件开发的全面验证和确认,在此可以获得这方面的研究资料 http://www.kaner.com/ 著名的测试专家Cem Kanner的主页,里面有许多关于测试的专题文章,相信对大家都有用。Cem Kanner关于测试的最著名的书要算Testing Software,这本书已成为一个测试人员的标准参考书 http://www.library.cmu.edu/Re-search/Engineer-ingAndSciences/CS+ECE/index.html 卡耐基梅陇大学网上图书馆,在这里你可以获得有关计算机方面各类论文资料,内容极其庞大,是研究软件测试不可获取的资料来源之一 http://www.loadtester.com/ 一个性能测试方面的网站,提供有关性能测试、性能监控等方面的资源,包括论文、论坛以及一些相关链接 http://www.mareinig.ch/mt/index.html 关于软件工程和应用开发领域的各种免费的实践知识、时事信息和资料文件下载,包括了测试方面的内容 http://www.mtsu.ceu/-storm/ 软件测试在线资源,包括提供目前有哪些人在研究测试,测试工具列表连接,测试会议,测试新闻和讨论,软件测试文学(包括各种测试杂志,测试报告),各种测试研究组织等内容 http://www.psqtcomference.com/ 实用软件质量技术和实用软件测试技术国际学术会议宣传网站,每年都会举行两次 http://www.qacity.com/front.htm 测试工程师资源网站,包含各种测试技术及相关资料下载 http://www.qaforums.com/ 关于软件质量保证方面的一个论坛,需要注册 http://www.qaiusa.com/ QAI是一个提供质量保证方面咨询的国际著名机构,提供各种质量和测试方面证书认证 http://www.qualitytree.com/ 一个测试咨询提供商,有一些测试可供下载,有几篇关于缺陷管理方面的文章值得参考 http://www.rational.com/ IBM Rational的官方网站,可以在这里寻找测试方面的工具信息。IBM Rational提供测试方面一系列的工具,比较全面 http://rexblackconsulting.com/Pages/publicat-ions.htm Rex Black的个人主页,有一些测试和测试管理方面的资料可供下载 http://www.riceconsulting.com/ 一个测试咨询提供商,有一些测试资料可供下载,但不多 http://www.satisfice.com/ 包含James Bach关于软件测试和过程方面的很多论文,尤其在启发式测试策略方面值得参考 http://www.satisfice.com/seminars.shtml 一个黑盒软件测试方面的研讨会,主要由测试专家Cem Kanar和James Bach组织,有一些值得下载的资料 http://www.sdmagazine.com/ 软件开发杂志,经常会有一些关于测试方面好的论文资料,同时还包括了项目和过程改进方面的课题,并且定期会有一些关于质量和测试方面的问题讨论 http://www.sei.cmu.edu/ 著名的软件工程组织,承担美国国防部众多软件工程研究项目,在这里你可以获俄各类关于工程质量和测试方面的资料。该网站提供强有力的搜索功能,可以快速检索到你想要的论文资料,并且可以免费下载 http://www.soft.com/Institute/HotList/ 提供了网上软件质量热点连接,包括:专业团体组织连接、教育机构连接、商业咨询公司连接、质量相关技术会议连接、各类测试技术专题连接等 http://www.soft.com/News/QTN-Online/ 质量技术时事,提供有关测试质量方面的一些时事介绍信息,对于关心测试和质量发展的人士来说是很有价值的 http://www.softwaredioxide.com/ 包括软件工程(CMM,CMMI,项目管理)软件测试等方面的资源 http://www.softwareqatest.com/ 软件质量/测试资源中心。该中心提供了常见的有关测试方面的FAQ资料,各质量/测试网站介绍,各质量/测试工具介绍,各质量/策划书籍介绍以及与测试相关的工作网站介绍 http://www.softwaretestinginstitute.com 一个软件测试机构,提供软件质量/测试方面的调查分析,测试计划模板,测试WWW的技术,如何获得测试证书的指导,测试方面书籍介绍,并且提供了一个测试论坛 http://www.sqatester.com/index.htm 一个包含各种测试和质量保证方面的技术网站,提供咨询和培训服务,并有一些测试人员社团组织,特色内容是缺陷处理方面的技术 http://www.sqe.com/ 一个软件质量工程服务性网站,组织软件测试自动化、STAR-EASE、STARWEST等方面的测试学术会议,并提供一些相关信息资料和课程服务 http://www.stickyminds.com/ 提供关于软件测试和质量保证方面的当前发展信息资料,论文等资源 http://www.stqemagazine.com/ 软件策划和质量工程杂志,经常有一些好的论文供下载,不过数量较少,更多地需要通过订购获得,内容还是很有价值的 http://www.tantara.ab.ca/ 软件质量方面的一个咨询网站,有过程改进方面的一些资料提供 http://www.tcse.org/ IEEE的一个软件工程技术委员会,提供技术论文下载,并有一个功能强大的分类下载搜索功能,可以搜索到测试类型、测试管理、 测试分析等各方面资料 http://www.testing.com/ 测试技术专家Brain Marick的主页,包含了Marick 研究的一些资料和论文,该网页提供了测试模式方面的资料,值得研究。总之,如果对测试实践感兴趣,该网站一定不能错过 http://www.testingcenter.com/ 有一些测试方面的课程体系,有一些价值 http://www.testingconferences.com/asiastar/home 著名的AsiaStar测试国际学术会议官方网站,感兴趣的人一定不能错过 http://www.testingstuff.com/ Kerry Zallar的个人主页,提供一些有关培训、工具、会议、论文方面的参考信息 http://www-sqi.cit.gu.edu.au/ 软件质量机构,有一些技术资料可以供下载,包括软件产品质量模型、再工程、软件质量改进等 这里有些网站已经不能使用了. 转载于:https://www.cnblogs.com/mmsky/p/4581975.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/aizongzhuang2281/article/details/101129638。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-08-29 09:17:46
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...性能,这个就是分布式系统里面的CAP理论,做任何架构的前提需要有取舍。所以基于XA协议的分布式事务并发性不高,不适合高并发场景。 2、基于activemq的解决方案 如图: 1、支付宝扣款成功时往message表插入消息 2、message表有message_id(流水id,标识夸系统的一次转账操作),status(confirm,unconfirm) 3、timer扫描message表的unconfirm状态记录往activemq插入消息 4、余额宝收到消息消费消息时先查询message表如果有记录就不处理如果没记录就进行数据库增款操作 5、如果余额宝数据库操作成功往余额宝message表插入消息,表字段跟支付宝message一致 6、如果5操作成功,回调支付宝接口修改message表状态,把unconfirm状态转换成confirm状态 问题描述: 1、支付宝设计message表的目的 如果支付宝往activemq插入消息而余额宝消费消息异常,有可能是消费消息成功而事务操作异常,有可能是网络异常等等不确定因素。如果出现异常而activemq收到了确认消息的信号,这时候activemq中的消息是删除了的,消息丢失了。设置message表就是有一个消息存根,activemq中消息丢失了message表中的消息还在。解决了activemq消息丢失问题 2、余额宝设计message表的目的 当余额宝消费成功并且数据库操作成功时,回调支付宝的消息确认接口,如果回调接口时出现异常导致支付宝状态修改失败还是unconfirm状态,这时候还会被timer扫描到,又会往activemq插入消息,又会被余额宝消费一边,但是这条消息已经消费成功了的只是回调失败而已,所以就需要有一个这样的message表,当余额宝消费时先插入message表,如果message根据message_id能查询到记录就说明之前这条消息被消费过就不再消费只需要回调成功即可,如果查询不到消息就消费这条消息继续数据库操作,数据库操作成功就往message表插入消息。 这样就解决了消息重复消费问题,这也是消费端的幂等操作。 基于消息中间件的分布式事务是最理想的分布式事务解决方案,兼顾了安全性和并发性! 接下来贴代码: 支付宝代码: @Controller@RequestMapping("/order")public class OrderController {/ @Description TODO @param @return 参数 @return String 返回类型 @throws userID:转账的用户ID amount:转多少钱/@Autowired@Qualifier("activemq")OrderService orderService;@RequestMapping("/transfer")public @ResponseBody String transferAmount(String userId,String messageId, int amount) {try {orderService.updateAmount(amount,messageId, userId);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "===============================transferAmount failed===================";}return "===============================transferAmount successfull===================";}@RequestMapping("/callback")public String callback(String param) {JSONObject parse = JSONObject.parseObject(param);String respCode = parse.getString("respCode");if(!"OK".equalsIgnoreCase(respCode)) {return null;}try {orderService.updateMessage(param);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "fail";}return "ok";} } public interface OrderService {public void updateAmount(int amount, String userId,String messageId);public void updateMessage(String param);} @Service("activemq")@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public class OrderServiceActivemqImpl implements OrderService {Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredJdbcTemplate jdbcTemplate;@AutowiredJmsTemplate jmsTemplate;@Overridepublic void updateAmount(final int amount, final String messageId, final String userId) {String sql = "update account set amount = amount - ?,update_time=now() where user_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[]{amount, userId});if (count == 1) {//插入到消息记录表sql = "insert into message(user_id,message_id,amount,status) values (?,?,?,?)";int row = jdbcTemplate.update(sql,new Object[]{userId,messageId,amount,"unconfirm"});if(row == 1) {//往activemq中插入消息jmsTemplate.send("zg.jack.queue", new MessageCreator() {@Overridepublic Message createMessage(Session session) throws JMSException {com.zhuguang.jack.bean.Message message = new com.zhuguang.jack.bean.Message();message.setAmount(Integer.valueOf(amount));message.setStatus("unconfirm");message.setUserId(userId);message.setMessageId(messageId);return session.createObjectMessage(message);} });} }}@Overridepublic void updateMessage(String param) {JSONObject parse = JSONObject.parseObject(param);String messageId = parse.getString("messageId");String sql = "update message set status = ? where message_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql,new Object[]{"confirm",messageId});if(count == 1) {logger.info(messageId + " callback successfull");} }} activemq.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns:amq="http://activemq.apache.org/schema/core"xmlns:jms="http://www.springframework.org/schema/jms"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/contexthttp://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/jmshttp://www.springframework.org/schema/jms/spring-jms-4.1.xsdhttp://activemq.apache.org/schema/corehttp://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core-5.12.1.xsd"><context:component-scan base-package="com.zhuguang.jack" /><mvc:annotation-driven /><amq:connectionFactory id="amqConnectionFactory"brokerURL="tcp://192.168.88.131:61616"userName="system"password="manager" /><!-- 配置JMS连接工长 --><bean id="connectionFactory"class="org.springframework.jms.connection.CachingConnectionFactory"><constructor-arg ref="amqConnectionFactory" /><property name="sessionCacheSize" value="100" /></bean><!-- 定义消息队列(Queue) --><bean id="demoQueueDestination" class="org.apache.activemq.command.ActiveMQQueue"><!-- 设置消息队列的名字 --><constructor-arg><value>zg.jack.queue</value></constructor-arg></bean><!-- 配置JMS模板(Queue),Spring提供的JMS工具类,它发送、接收消息。 --><bean id="jmsTemplate" class="org.springframework.jms.core.JmsTemplate"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="defaultDestination" ref="demoQueueDestination" /><property name="receiveTimeout" value="10000" /><!-- true是topic,false是queue,默认是false,此处显示写出false --><property name="pubSubDomain" value="false" /></bean></beans> spring-dispatcher.xml <beans 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http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsdhttp://www.springframework.org/schema/txhttp://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsdhttp://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd"><!-- 引入同文件夹下的redis属性配置文件 --><!-- 解决springMVC响应数据乱码 text/plain就是响应的时候原样返回数据--><import resource="../activemq/activemq.xml"/><!--<context:property-placeholder ignore-unresolvable="true" location="classpath:config/core/core.properties,classpath:config/redis/redis-config.properties" />--><bean id="propertyConfigurerForProject1" class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer"><property name="order" value="1" /><property name="ignoreUnresolvablePlaceholders" value="true" /><property name="location"><value>classpath:config/core/core.properties</value></property></bean><mvc:annotation-driven><mvc:message-converters register-defaults="true"><bean class="org.springframework.http.converter.StringHttpMessageConverter"><property name="supportedMediaTypes" value = "text/plain;charset=UTF-8" /></bean></mvc:message-converters></mvc:annotation-driven><!-- 避免IE执行AJAX时,返回JSON出现下载文件 --><bean id="mappingJacksonHttpMessageConverter" class="org.springframework.http.converter.json.MappingJacksonHttpMessageConverter"><property name="supportedMediaTypes"><list><value>text/html;charset=UTF-8</value></list></property></bean><!-- 开启controller注解支持 --><!-- 注:如果base-package=com.avicit 则注解事务不起作用 TODO 读源码 --><context:component-scan base-package="com.zhuguang"></context:component-scan><mvc:view-controller path="/" view-name="redirect:/index" /><beanclass="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.DefaultAnnotationHandlerMapping" /><bean id="handlerAdapter"class="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.AnnotationMethodHandlerAdapter"></bean><beanclass="org.springframework.web.servlet.view.ContentNegotiatingViewResolver"><property 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name="jdbcUrl"><value>${jdbc.url}</value></property><property name="user"><value>${jdbc.username}</value></property><property name="password"><value>${jdbc.password}</value></property><property name="minPoolSize" value="10" /><property name="maxPoolSize" value="100" /><property name="maxIdleTime" value="1800" /><property name="acquireIncrement" value="3" /><property name="maxStatements" value="1000" /><property name="initialPoolSize" value="10" /><property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" /><property name="acquireRetryAttempts" value="30" /><property name="breakAfterAcquireFailure" value="false" /><property name="testConnectionOnCheckout" value="false" /><property name="acquireRetryDelay"><value>100</value></property></bean><bean id="jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate"><property name="dataSource" ref="dataSource"></property></bean><bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"><property name="dataSource" ref="dataSource"/></bean><tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" proxy-target-class="true" /><aop:aspectj-autoproxy expose-proxy="true"/></beans> logback.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!--scan:当此属性设置为true时,配置文件如果发生改变,将会被重新加载,默认值为true。scanPeriod:设置监测配置文件是否有修改的时间间隔,如果没有给出时间单位,默认单位是毫秒当scan为true时,此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。debug:当此属性设置为true时,将打印出logback内部日志信息,实时查看logback运行状态。默认值为false。--><configuration scan="false" scanPeriod="60 seconds" debug="false"><!-- 定义日志的根目录 --><!-- <property name="LOG_HOME" value="/app/log" /> --><!-- 定义日志文件名称 --><property name="appName" value="netty"></property><!-- ch.qos.logback.core.ConsoleAppender 表示控制台输出 --><appender name="stdout" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"><Encoding>UTF-8</Encoding><!--日志输出格式:%d表示日期时间,%thread表示线程名,%-5level:级别从左显示5个字符宽度%logger{50} 表示logger名字最长50个字符,否则按照句点分割。 %msg:日志消息,%n是换行符--><encoder><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern></encoder></appender><!-- 滚动记录文件,先将日志记录到指定文件,当符合某个条件时,将日志记录到其他文件 --> <appender name="appLogAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"><Encoding>UTF-8</Encoding><!-- 指定日志文件的名称 --> <file>${appName}.log</file><!--当发生滚动时,决定 RollingFileAppender 的行为,涉及文件移动和重命名TimeBasedRollingPolicy: 最常用的滚动策略,它根据时间来制定滚动策略,既负责滚动也负责出发滚动。--><rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"><!--滚动时产生的文件的存放位置及文件名称 %d{yyyy-MM-dd}:按天进行日志滚动 %i:当文件大小超过maxFileSize时,按照i进行文件滚动--><fileNamePattern>${appName}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log</fileNamePattern><!-- 可选节点,控制保留的归档文件的最大数量,超出数量就删除旧文件。假设设置每天滚动,且maxHistory是365,则只保存最近365天的文件,删除之前的旧文件。注意,删除旧文件是,那些为了归档而创建的目录也会被删除。--><MaxHistory>365</MaxHistory><!-- 当日志文件超过maxFileSize指定的大小是,根据上面提到的%i进行日志文件滚动 注意此处配置SizeBasedTriggeringPolicy是无法实现按文件大小进行滚动的,必须配置timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy--><timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP"><maxFileSize>100MB</maxFileSize></timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy></rollingPolicy><!--日志输出格式:%d表示日期时间,%thread表示线程名,%-5level:级别从左显示5个字符宽度 %logger{50} 表示logger名字最长50个字符,否则按照句点分割。 %msg:日志消息,%n是换行符--> <encoder><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [ %thread ] - [ %-5level ] [ %logger{50} : %line ] - %msg%n</pattern></encoder></appender><!-- logger主要用于存放日志对象,也可以定义日志类型、级别name:表示匹配的logger类型前缀,也就是包的前半部分level:要记录的日志级别,包括 TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERRORadditivity:作用在于children-logger是否使用 rootLogger配置的appender进行输出,false:表示只用当前logger的appender-ref,true:表示当前logger的appender-ref和rootLogger的appender-ref都有效--><!-- <logger name="edu.hyh" level="info" additivity="true"><appender-ref ref="appLogAppender" /></logger> --><!-- root与logger是父子关系,没有特别定义则默认为root,任何一个类只会和一个logger对应,要么是定义的logger,要么是root,判断的关键在于找到这个logger,然后判断这个logger的appender和level。 --><root level="debug"><appender-ref ref="stdout" /><appender-ref ref="appLogAppender" /></root></configuration> 2、余额宝代码 package com.zhuguang.jack.controller;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;@Controller@RequestMapping("/order")public class OrderController {/ @Description TODO @param @return 参数 @return String 返回类型 @throws 模拟银行转账 userID:转账的用户ID amount:转多少钱/@AutowiredOrderService orderService;@RequestMapping("/transfer")public @ResponseBody String transferAmount(String userId, String amount) {try {orderService.updateAmount(Integer.valueOf(amount), userId);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "===============================transferAmount failed===================";}return "===============================transferAmount successfull===================";} } 消息监听器 package com.zhuguang.jack.listener;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;import javax.jms.JMSException;import javax.jms.Message;import javax.jms.MessageListener;import javax.jms.ObjectMessage;@Service("queueMessageListener")public class QueueMessageListener implements MessageListener {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredOrderService orderService;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic void onMessage(Message message) {if (message instanceof ObjectMessage) {ObjectMessage objectMessage = (ObjectMessage) message;try {com.zhuguang.jack.bean.Message message1 = (com.zhuguang.jack.bean.Message) objectMessage.getObject();String userId = message1.getUserId();int count = orderService.queryMessageCountByUserId(userId);if (count == 0) {orderService.updateAmount(message1.getAmount(), message1.getUserId());orderService.insertMessage(message1.getUserId(), message1.getMessageId(), message1.getAmount(), "ok");} else {logger.info("异常转账");}RestTemplate restTemplate = createRestTemplate();JSONObject jo = new JSONObject();jo.put("messageId", message1.getMessageId());jo.put("respCode", "OK");String url = "http://jack.bank_a.com:8080/alipay/order/callback?param="+ jo.toJSONString();restTemplate.getForObject(url,null);} catch (JMSException e) {e.printStackTrace();throw new RuntimeException("异常");} }}public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);} } package com.zhuguang.jack.service;public interface OrderService {public void updateAmount(int amount, String userId);public int queryMessageCountByUserId(String userId);public int insertMessage(String userId,String messageId,int amount,String status);} package com.zhuguang.jack.service;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;@Service@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public class OrderServiceImpl implements OrderService {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredJdbcTemplate jdbcTemplate;/ 更新数据库表,把账户余额减去amountd/@Overridepublic void updateAmount(int amount, String userId) {//1、农业银行转账3000,也就说农业银行jack账户要减3000String sql = "update account set amount = amount + ?,update_time=now() where user_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[] {amount, userId});if (count != 1) {throw new RuntimeException("订单创建失败,农业银行转账失败!");} }public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);}@Overridepublic int queryMessageCountByUserId(String messageId) {String sql = "select count() from message where message_id = ?";int count = jdbcTemplate.queryForInt(sql, new Object[]{messageId});return count;}@Overridepublic int insertMessage(String userId, String message_id,int amount, String status) {String sql = "insert into message(user_id,message_id,amount,status) values(?,?,?)";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[]{userId, message_id,amount, status});if(count == 1) {logger.info("Ok");}return count;} } activemq.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns:amq="http://activemq.apache.org/schema/core"xmlns:jms="http://www.springframework.org/schema/jms"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/contexthttp://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/jmshttp://www.springframework.org/schema/jms/spring-jms-4.1.xsdhttp://activemq.apache.org/schema/corehttp://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core-5.12.1.xsd"><context:component-scan base-package="com.zhuguang.jack" /><mvc:annotation-driven /><amq:connectionFactory id="amqConnectionFactory"brokerURL="tcp://192.168.88.131:61616"userName="system"password="manager" /><!-- 配置JMS连接工长 --><bean id="connectionFactory"class="org.springframework.jms.connection.CachingConnectionFactory"><constructor-arg ref="amqConnectionFactory" /><property name="sessionCacheSize" value="100" /></bean><!-- 定义消息队列(Queue) --><bean id="demoQueueDestination" class="org.apache.activemq.command.ActiveMQQueue"><!-- 设置消息队列的名字 --><constructor-arg><value>zg.jack.queue</value></constructor-arg></bean><!-- 显示注入消息监听容器(Queue),配置连接工厂,监听的目标是demoQueueDestination,监听器是上面定义的监听器 --><bean id="queueListenerContainer"class="org.springframework.jms.listener.DefaultMessageListenerContainer"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="destination" ref="demoQueueDestination" /><property name="messageListener" ref="queueMessageListener" /></bean><!-- 配置JMS模板(Queue),Spring提供的JMS工具类,它发送、接收消息。 --><bean id="jmsTemplate" class="org.springframework.jms.core.JmsTemplate"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="defaultDestination" ref="demoQueueDestination" /><property name="receiveTimeout" value="10000" /><!-- true是topic,false是queue,默认是false,此处显示写出false --><property name="pubSubDomain" value="false" /></bean></beans> OK~~~~~~~~~~~~大功告成!!!, 如果大家觉得满意并且对技术感兴趣请加群:171239762, 纯技术交流群,非诚勿扰。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/luoyang_java/article/details/84953241。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-16 22:34:52
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...或是所有具备一定智能系统所共有的现象。该研究计划在未来几年内推出相关成果,或将为我们理解人工智能的发展边界提供新的理论依据。 此外,随着全球范围内对人工智能伦理问题的关注度日益提高,各国政府及国际组织正着手制定相关政策法规,探讨如何界定智能机器的行为责任以及保护人类免受潜在风险的影响。例如,欧盟近期已提出一套涵盖人工智能道德原则的框架,其中涉及到了对人工智能自主决策权的限制,以及确保其行为遵循人类价值观的要求。 综上所述,人工智能与人类智能边界的探索不断深入,而对灵魂、心流等概念的理解也在科技进步与哲学思辨的交融中得以丰富和完善。在追求更高水平的人工智能发展的同时,我们应始终关注并思考如何保持人类特性的核心地位,以及如何构建和谐共生的人机关系。
2023-01-02 11:30:59
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...示任意的二进制数据的方法 使用 A-Z A-Z 0 - 9 + / 这64个字符进行加密 import base64url = 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= base64.b64decode(url) 返回的是二进制数据print(type(img_data))fn = open('code.png','wb')fn.write(img_data)fn.close()'''我们打开了一个有base64加密的图片数据''' 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/httpsssss/article/details/116136614。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
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